금융IT

“최종 승부처는 데이터”…금융권 ‘빅데이터 플랫폼’ 경쟁 점화

박기록

* 본 기사는 디지털데일리가 올해 6월말 발간한 <디지털금융, 혁신과 도전> 2017년 특별호에 수록된 주요 내용중 일부입니다. 지면사정상 특별호에 게재되지 않았던 내용이 본 기사에 포함될 수 있습니다. <편집자>

- 시범사업 마친 은행권, 올해 '빅데이터 플랫폼' 구축 본사업 본격화
- 마케팅 플랫폼 역할외에 AML 등 ‘규제대응’ 수단으로도 큰 효과 기대

[디지털데일리 박기록기자,이상일기자]

#밤 11시가 조금 넘어선 시각, 24/365 체제로 운영되는 금융회사의 ‘디지털 고객센터’가 갑자기 분주해지기 시작한다. 다양한 온라인 채널을 통해, 다양한 연령의 고객 정보가 쏟아져 들어왔다.

높은 시청율을 기록하고 있는 TV드라마의 여주인공이 이번 회에 연인과 헤어지고 해외로 훌쩍 떠나 버렸다. 방송이 끝난지 5분도 안돼 SNS에는 주인공이 떠난 해외 여행지 정보를 공유하는 글이 올라오고, 다양한 여행 패키지 가격 정보가 제시된다.

‘지금 고객의 관심사는 무엇일까?’. 짧게 주어진 단 몇분내에 금융회사는 움직여야 한다. ‘고객님, 그동안 쌓아둔 금융 포인트가 많습니다. 부담없이 떠나세요.’ 인공지능(AI) 챗봇은 재빠르게 젊은 고객의 모바일을 파고든다.

머지않아 도래하게 될 우리 일상의 모습이다. 그리고 이는 현재 국내 금융권이 지향하고 있는 ‘빅데이터 플랫폼(Big Data Platform)’의 역할이기도 하다.

금융회사들은 고객 정보를 다양한 관점에서 실시간으로 분석해 낼 수 있는 강력한 기능을 가진 플랫폼을 원한다. 이것이 가능하다면 금융회사는 시장 적시성있는 마케팅에서 성과를 낼 것이고, 후선으로 이어지는 대출심사도 훨씬 더 안정적으로 지원할 수 있게 된다.

특히 금융지주회사 계열사들간의 고객 DB공유 제한이 올해 하반기중 해제될 것으로 예상되면서 대형 금융그룹의 빅데이터 플랫폼의 위력은 한 층 더 배가될 것으로 예상된다.

◆빅데이터 활용범위의 무한 확장 = 빅데이터의 범위는 이미 비정, 비정형의 범주를 넘어선지 오래다. ‘분석가능한 모든 것’이 이제는 빅데이터의 대상이다. 그리고 같은 데이터라도 분석하는 각도에 따라 전혀 새로운 관점이 생기고, 또 거기에서 금융 비즈니스 영역이 만들어진다.

또한 금융권에서 빅데이터는 단순히 대출이율 산정을 위한 신용정보 분석 뿐만 아니라 금융사기방지, 자금세탁 등 규제대응 분야와 상권분석, 자산운용, 점포전략 등 상당히 광범위한 분야로 확장되고 있다. 신한은행은 올해초 빅데이터 분석 결과를 내부 직원의 승진 심사 및 이동배치에도 활용했다.

올해 은행, 보험 등 금융권 전반으로 ‘빅데이터 플랫폼’ 구축 사업이 확산되고 있다. 빅데이터를 분석하고 이를 신속하게 마케팅으로 연결시키기 위한 차원의 IT 투자다. 비용도 만만치 않게 들어가지만 아직은 투자의 범위나 규모의 차가 크다.

과거 금융권에서 BPR(후선업무집중화)센터나 PI(프로세스혁신)시스템을 만들었던 것과 유사하게 빅데이터 플랫폼을 접근하고 있다. 빅데이터 플랫폼은 앞으로 금융권의 차세대시스템의 변화와 함께 BI(비즈니스 인텔리전스)체계의 강력한 변화를 촉발시킬 것으로 예상된다.
빅데이터 플랫폼의 구성 예시 (자료 LG CNS)
빅데이터 플랫폼의 구성 예시 (자료 LG CNS)

◆더 강력해지는 ‘빅데이터’ 영향력, 금융산업 재편 가속 = 빅데이터는 최근 ‘4차 산업혁명’, ‘디지털 전환(Digital Transformation)’의 핵심 요소로 그 의미가 더 커졌다. 주요 금융회사들은 올해 조직개편에서 빅데이터 조직을 디지털금융 전략의 핵심 부서로 전진 배치했다.

이와함께 금융 당국도 ‘금융 빅데이터’를 다양한 관점에서 유연하게 적용될 수 있도록, 정책적인 제도보완에 나서고 있다. 관련하여 지난 1~2년간 ▲신용정보 및 개인정보보호 관련 규정의 정비, ▲고객정보의 비식별화 조치와 가이드라인 제정, ▲금융지주사 경쟁력 강화를 위한 계열사간 DB공유 허용 방침이 제시됐다.

금융보안원과 한국신용정보원은 지난 3월 금융회사, 핀테크기업 등 금융 빅데이터 수요자와 공급자 모두가 참여하는 금융 빅데이터 협의회를 출범시킨 바 있다. 은행, 증권, 보험, 카드, 전자금융업자, 한국핀테크산업협회 등 187개 기관이 참여한 이 협의회는 빅데이터 분석・활용 모범 사례, 개인정보 비식별 조치 기법 등 빅데이터 정보를 공유할 계획이다.

◆‘빅데이터 플랫폼’ 구축 프로젝트 러시 = 수년전부터 빅데이터 플랫폼 시범(파일럿) 프로젝트를 통해 빅데이터의 내부 접목을 타진하던 은행들은 올해 본사업 발주를 통해 전사 빅데이터 플랫폼 구축을 추진하고 있다.

금융권은 ‘빅데이터 플랫폼’의 구현 요건을 다음과 같이 정의하고 있다. ▲확장성 있는 대용량 처리 능력, ▲이기종 데이터 수집 및 통합 처리 능력, ▲빠른 데이터 접근 및 처리 능력, ▲대량의 데이터를 저장 관리할 수 있는 능력, ▲대량의 이기종 데이터를 원하는 수준으로 분석할 수 있는 능력이다.

최근까지 금융권에서 진행된 빅데이터 사업은 은행권을 중심으로 빅데이터 기술의 금융분야 적용 가능성을 검증하거나, 비즈니스 ROI를 예측하기위한 시범사업 차원에서 진행됐다. 올해는 은행을 중심으로 빅데이터 플랫폼 사업이 본격화되고 있다. 데이터 중심의 의사결정 체계 확보와 상품개발 프로세스를 마련하겠다는 게 목표다.
차세대시스템 프로젝트를 진행하고 있는 우리은행이 올해 3월, 빅데이터 플랫폼 구축 사업의 첫 스타트를 끊었다. 우리은행은 빅데이터 플랫폼을 구축해 저비용 고효율의 데이터 저장 및 활용 체계를 마련하겠다는 전략이다. 빅데이터 플랫폼의 대략적인 구축 범위는 하둡(Hadoop) 기반의 빅데이터 인프라 구축, 주기별 데이터 수집 자동화, 현업 사용자가 즉각 활용할 수 있는 공용 분석 플랫폼 구축 등이다. 시스템을 구축해 분석에 필요한 데이터뿐만 아니라 시각화, 통계, 텍스트분석 등 맞춤형 환경 제공도 마련할 계획이다.

우리은행은 빅데이터 플랫폼이 갖춰지면 은행 내부의 대량 거래 데이터로 고객의 금융 패턴을 파악하고, 또 SNS 등 외부 소셜 빅데이터를 통해 최신 금융 트렌드와 고객의 관심사를 빠르게 파악할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 주사업자인 LG CNS측은 자사의 ‘스마트 빅데이터 플랫폼’을 제공했다. 다수의 오픈소스 빅데이터 SW를 검증한 일체형 통합 플랫폼이며 빅데이터 관리 도구에서부터 데이터 디스커버리, 분석, 머신러닝 등 어플리케이션 개발까지 전체 빅데이터 활용 프로세스를 지원한다.

IBK기업은행은 올해 3월, 빅데이터 플랫폼 구축을 위해 SK텔레콤을 주사업자로 선정하고, 9개월간 시스템 구축 사업에 들어갔다. 기업은행은 ▲예측기반 고객 금융 요구관리, ▲부실패턴 발굴과 영향도 분석, ▲데이터 거버넌스, ▲운영지원 기능, ▲빅데이터 영업지원 업그레이드 등을 빅데이터 플랫폼 구축 요건으로 확정했다.

앞서 IBK기업은행은 지난 2015년 7월 빅데이터 적용 시범사업을 통해 시스템 별로 생성되는 로그 데이터의 수집과 저장, 품질, 활용 현황분석 및 개선사항을 파악한 바 있다. 이를 통해 대고객 비대면 채널(인터넷, 스마트뱅킹, 홈페이지, 텔레뱅킹, CD/ATM 등)의 로그 데이터 추출 및 이에 따른 시스템 부하, 속도저하 등 발생 가능한 리스크점검 및 해결 방안을 수립해 왔다.

아울러 시범사업을 통해 빅데이터 플랫폼 구축 방향성 도출을 위한 마케팅, 고객경험관리, 리스크 등 빅데이터 적용 가능분야를 선정했으며, 빅데이터 플랫폼 구축을 위한 필요 아키텍처 설계와 빅데이터 플랫폼 운영을 위한 조직 및 필요 인력 산정 등의 전략을 구체화했다.

또한 시범사업 기간중 고객관리와 상품개발에 활용할 수 있는 빅데이터 분석시스템을 구축했으며, 시스템 분석결과를 바탕으로 고객에게 맞춤형 상품과 서비스를 제안하며 고객 불만 관리, 기업정보 분석, 마케팅에 활용하고 있다. 이같은 2년여의 과정을 거쳐 기업은행은 빅데이터 플랫폼에 대한 방향성을 잡은 것이다.

NH농협은행도 전사 빅데이터 플랫폼 구축에 나서 ▲빅데이터 분석업체 및 플랫폼 선정 ▲빅데이터 플랫폼 구축을 위한 텍스트 분석 솔루션을 선정했다. 농협은행은 빅데이터 전략단에 기존 디지털뱅킹본부, 핀테크사업부, 그리고 NH농협금융지주 내 디지털금융단을 활용해 빅데이터 관련 업무를 강화하고 있다.

NH농협은행은 빅데이터 플랫폼 구축을 통해 전 현업부서에서 빅데이터를 활용할 수 있는 기반 인프라를 만들 계획이다. 농협은행 역시 하둡기반 빅데이터 플랫폼을 활용한 고객통합분석 및 고객 마케팅 지원모델을 개발할 계획이다. 이를 위해 농협은행은 어플라이언스 기반의 하드웨어 플랫폼과 실행을 위한 텍스트 분석 솔루션 선정을 통해 사업을 추진한다. 올해부터 내년 상반기까지 1단계 빅데이터플랫폼을 구축하고, 이어 내년 하반기부터 2019년 가동을 목표로 2단계 개발을 진행할 계획이다.

BNK금융그룹의 주력 계열사인 부산은행은 비대면 마케팅 경쟁력 강화와 고객센터 아웃바운드 영업력 강화를 위해 올 연말 가동을 목표로 ‘미래채널 컨텍센터’ 구축 프로젝트를 진행하고 있다. ‘미래채널 컨텍센터’ 구축을 위해 지난해 하반기부터 IBM의 디지털경험관리및 분석 솔루션인 티리프(Tealeaf)를 기반으로, 구축 작업을 진행하고 있다. 아울러 ‘빅데이터 시스템’ 도입을 통해 대면·비대면 데이터를 기반으로 예금 및 대출 신상품 개발이 가능해 지고, 체계적인 고객 맞춤관리로 한층 업그레이드 된 금융서비스를 제공할 수 있게 된다.

부산은행 빈대인 은행장 직무대행은 “온,오프라인에서 발생되는 고객 데이터를 분석해 컨텍센터와 실시간 연계하는 비즈니스 지원체계를 갖출 계획”이라며 “‘미래채널 컨텍센터’가 구축되면 직원들은 자동화기기, 웹과 모바일 채널 어떤 채널에서도 고객 동선과 이용 패턴을 즉시 확인할 수 있고, 모든 채널에서 발생되는 데이터를 수집, 분석, 활용하기가 한층 더 수월해질 것”이라고 밝혔다.

◆신용카드업계, 빅데이터 플랫폼 구축 요구 분출 = 카드업계는 국내 금융업종 가장 빅데이터에 민감하다. 이미 대부분의 국내 카드사들이 빅데이터 기반의 맞춤고객서비스를 위한 기반 인프라를 도입하거나 구축중이다. 다만 본격적인 의미의 빅데이터 분석을 위한 고도화사업은 숙제로 남아있다.

카드사들은 빅데이터 분석 방법론을 도출하기 위한 산학협력을 강화하고 있다. 대학 및 연구소와 빅데이터 분석을 위한 방법론 및 기술을 공동개발 하는 한편 빅데이터의 성패를 좌우할 수 있는 질좋은 외부 데이터 확보를 위한 이종산업간 협력도 진행중이다.

KB국민카드는 지난 4월 AK플라자와 빅데이터 기반의 특화 상품 개발 등을 위한 업무 제휴 협약을 체결했다. 금융과 유통의 이업종간 빅데이터를 매개로 한 시너지 창출이 목적으로 양 사는 AK플라자 관련 혜택 탑재 제휴 상품 출시, 기타 신규 사업 발굴 등을 공동으로 추진해 나갈 계획이다.

BC카드는 지난해 카드 소비나 소셜네트워크서비스(SNS) 등 빅데이터 기반 사업을 본격 추진하기 위해 빅데이터 전문기업 다음소프트와 손을 잡았다. 양측은 ▲데이터를 활용한 신규 비즈니스 모델 개발 ▲소비자 특성 분석 ▲특정 이벤트 및 이슈 영향력 분석 ▲시장동향 및 트렌드 연구 등의 업무를 수행할 계획이다.

신한카드는 NICE 평가정보와 함께 빅데이터를 활용한 신용평가시스템을 도입했다. 새로 적용될 신용평가기법에선 카드 포인트 적립 패턴과 승인 패턴, 상담정보 등 그동안 활용되지 못했던 비금융 데이터 180여 개 항목이 반영돼 새 시스템을 통해 기존보다 신용도의 변별력을 키울 수 있을 것으로 기대된다.

한편 보험업권에선 신용평가 및 보험사기를 방지하기 위해 빅데이터 접목을 꾀하고 있다. 우선 생명보험업계가 금융 빅데이터를 활용해 보험사기 유형조사 시스템을 구축하기로 했다. 생명보험협회와 생명보험사 25곳은 지난 2월 ‘2017 보험사기근절 선포식’을 열고 한국신용정보원의 금융 빅데이터를 활용하고 최근 보험사기 경향과 수사기관의 프로파일링 노하우를 반영해 보험사기 유형조사 시스템을 구축해 보험사기 조사 테마를 선정하고 유형별 사기지표도 발굴하기로 했다.

증권 및 금융투자 업계에서는 자동화된 투자 서비스인 ‘로보 어드바이저’와 주가종목 예측 서비스 등에 빅데이터 분석을 도입하고 있다. 다만 올해 상반기까지 대형 증권사를 비롯한 빅데이터 플랫폼 구축 사업은 나타나지 않았지만 올 하반기에는 은행과 같은 수준의 움직임이 있을 것으로 예상된다.

이런 가운데 코스콤이 올해 6월 서비스를 목표로 빅데이터 기반의 ‘로봇 애널리스트 리포트’ 서비스를 추진한다. 증권사 애널리스트 리포트의 사각지대에 놓여있는 중소중견 상장사에 대한 종목분석 제공을 통해 개미 투자자들의 투자에 도움이 되겠다는 취지다. 빅데이터를 주가 예측에 본격적으로 적용하는 것이다.

코스콤은 올해 초, 한 종목을 사는 동시에 다른 종목을 파는 ‘페어트레이딩(Pair Trading)’ 투자기법, 맞춤형 투자유망종목 등 빅데이터 적용이 가능한 콘텐츠를 발굴했다. 코스콤은 정형, 비정형 데이터를 기반으로 한 자동화된 분석 리포트를 제공할 계획이다. 애널리스트 리포트에선 해당 종목이나 기업에 대한 예측 전망도 들어가지만 로봇 애널리스트 리포트에는 예측보다는 현 시점에서의 가치 분석 등의 정보를 제공하는데 초점을 맞췄다. 코스콤은 빅데이터를 기반으로 주요종목 1789개를 분석 1,599,366개의 조합을 상관분석해 주요한 지표를 산출해냈다.

◆소셜 빅데이터 분석, 새로운 도전 = 비정형 데이터를 대상으로 한 빅데이터 기법은 은행, 2금융권, P2P대출업체 등이 대출 판단의 자료로 활용폭을 넓히고 있다. 특히 비대면채널 시대가 가속화되면서 SNS상에 나타난 개인의 호감도, 신뢰도, 평판관리가 더욱 중요해 졌다.

㈜핀테크는 올해 상반기에 자체 개발한 신용평가서비스인 '핀크(FINC)'를 선보였다. SNS(사회관계망), 실제 소득금액, 재직회사정보, 보험납입금액, 예적금 계좌 잔액등 그동안 전통적 신용평가사에서 활용하지 못했던 자료를 바탕으로 새로운 신용등급을 산출한다. 그동안 국내 CB에서 활용하지 않았던 개인의 소득금액, 재직회사정보, 이직횟수, 보험납입금액, 예적금잔액등 7개의 핵심변수와 20여개의 오버라이드(override)항목을 바탕으로 개인의 신용을 평가한다. 핵심변수와 오버라이드 항목들의 조합을 통한 스코어카드가 구성됐으며, 사회초년생과 비사회초년생으로 구분하여 모형이 구성됐다.

특히 개인의 다양한 빅데이터를 자체 구축한 IT기술을 통해 실시간으로 수집하며, 머신 러닝 기술인 핀크봇(FINCBOT)이 비정형 데이터를 분석 및 발굴하여 활용한다. 이와함께 개인의 주민등록등초본, 급여입금 내역등을 실시간으로 확인하여, 고객이 대출신청시 별도로 서류를 제출할 필요가 없는 100% 다이렉트 대출도 가능하다.

회사측에 따르면, SNS를 이용한 성향분석결과 개방성및 성실성, 외향성을 보유한 고객의 경우 친화성, 신경성을 보유한 성향의 고객보다 FINC 등급이 높게 나왔다. 또 현 직장 재직기간이 높을수록 FINC 등급이 상위등급이었고, 하위등급 대상 고객과는 약 2.5년정도 차이를 보인 것으로 분석됐다.

◆빅데이터 전문인력 당분간 크게 부족 = 한편 빅데이터에 대한 금융권의 수요가 폭발적으로 늘고 있지만 정작 원하는 수준의 빅데이터 인력이 금융산업 현장에 크게 부족한 것은 심각한 문제점으로 지적되고 있다. 금융권에서 당분간 빅데이터와 관련한 고급 전문가들의 영입에 상당한 공을 들일 것으로 예상된다.
지난 4월, KB국민카드는 IT 직무 관련한 신입 사원을 공개 채용했다. 모집 인원은 비록 7명 내외에 불과했지만 학력, 성적, 성별, 나이 등에 관계없이 IT관련 자격증 보유자면 누구나 지원할 수 있도록 했다. KB국민카드가 수혈하고 싶은 IT인력은 빅데이터 분야의 전문가들이다. KB국민카드 관계자는 “외부 전문가들을 이런 방식으로 파격적으로 수혈하지만 IT부문은 처음”이라고 밝혔다.

국민카드 뿐만 아니라 금융권 전체가 디지털금융 전략 구현의 성패가 빅데이터에 달렸다고 보고, 다양한 형태로 외부 전문가 충원을 강화하고 있다. 내부 IT인력들도 빅데이터 분야 전문가들이 있지만 회사 입장에선 더 차별화된 빅데이터 전략을 원하고 있는 것이다.

지난 6월, 신한은행은 빅데이터 전문가인 김철기 한국금융연수원 교수를 빅데이터센터 본부장으로 선임했다. 김 교수는 빅데이터, 통계분석, 알고리즘 개발 전문가이다. 신한은행은 작년 5월 빅데이터센터를 신설하고 ‘시각화 분석 시스템(VA, Visual Analytics System)’을 도입해 은행 내 있는 다양한 데이터를 분석해 영업현장에서 활용하고 있다.

<박기록 기자>rock@ddaily.co.kr
<이상일 기자>2401@ddaily.co.kr

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